利用可能な： Microsoft Copilot Studio
製造シナリオ: 生産スケジュール最適化エージェント
シナリオ
Copilot Studioを使用して生産スケジュール最適化エージェントを作成する
制約とシステム データを考慮して工場の生産スケジュールを動的に生成および更新し、計画担当者が遅延を最小限に抑え、在庫切れを回避し、注文の履行を改善できるようにします。
エンタープライズ システムから生産計画、部品表 (BOM)、ジョブ オーダーを取得して、ベースライン スケジュールを確立します。
AIエージェント
利点: 正確なベースラインを実現するために、すべての生産関連情報を一元管理します。
マシンの可用性、パフォーマンス、健全性状態 (温度、振動など) を収集し、ダウンタイムや過剰に使用されている資産を検出します。
AIエージェント
利点: 機械関連のデータをスケジュールに組み込みます。
更新された計画における労働力の準備を確実にするために、シフト勤務表と人員の空き状況を収集します。
AIエージェント
利点: シフト勤務表と人員の可用性データを収集し、リソースの競合を防止します。
遅延を減らし、ボトルネックを回避し、リソースをより有効に活用するために、生産スケジュールを継続的に更新します。
AIエージェント
利点: 在庫切れを最小限に抑え、スループットを向上させた最適なスケジュールを生成します。
更新されたスケジュールや潜在的な遅延を電子メールまたはアラートで伝えます。
AIエージェント
利点: プランナーに情報を提供し続け、より迅速なコース修正を可能にします。
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。
3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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